vision transformer和swin transform二的区别

Vision Transformer (ViT) 和 Swin Transformer 是两种不同的图像分类模型，它们的主要区别在于它们处理输入图像的方式不同。

ViT是一种完全基于自注意力机制的模型，其将输入图像分割成一系列的图像块，并将这些图像块转换为向量序列，然后使用Transformer编码器对这些向量进行处理，最后使用全连接层进行分类。这种方法的好处是可以在不使用卷积层的情况下有效地捕获图像中的空间关系。

Swin Transformer则是一种基于分层注意力机制的模型，与ViT不同，它使用多个分层的注意力机制来处理输入图像。在这个模型中，输入图像被分割成多个不同的分块，每个分块都经过多个注意力机制来提取图像特征。这种方法的好处是可以处理比ViT更大的图像，并且在处理大图像时具有更好的效率。

总的来说，ViT和Swin Transformer都是基于Transformer的图像分类模型，它们的主要区别在于输入图像的处理方式。ViT基于自注意力机制，适用于处理中小型图像，而Swin Transformer则基于分层注意力机制，适用于处理较大的图像。